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991.
YANG Kai ZHANG Bing WANG Xuben HE Lanfang YANG Hongyu WANG Pengwan TANG Jialin DENG Jixin ZHANG Cong 《《地质学报》英文版》2020,94(5):1531-1546
The Lower Silurian Longmaxi Formation in the south of Sichuan is a key player in the exploration and development of shale gas in China. Due to a highly complex topographic area, electromagnetic methods (EM) become important exploration means in this area. Many studies have been conducted on the shale mineral composition and electrical properties of shale, however, the correlation between sedimentary environments and the electrical properties of shale remain poorly understood. The electrical properties and sedimentary environment of the organic-rich shale of the Longmaxi Formation have been studied by means of X-ray diffraction, organic geochemistry, scanning electron microscopy and complex resistivity measurements. The discovered high quartz content of the Longmaxi Formation shale results in low resistivity. Deep-water shelf biogenic quartz contributes lower resistivity more than that of shallow-water terrigenous quartz. The deep-water anoxic and organic sedimentary environment led to major enrichment of pyrite, leading to a high polarization effect in shale. We present the correlation between the lithofacies types and electrical properties of Longmaxi Formation. The mixed siliceous shale lithofacies is the most favorable among the three lithofacies, which is characterized by high total organic carbon (TOC) content, high brittleness mineral content, high polarization and low resistivity (“three high and one low”). This feature is an effective identification of shale gas reservoirs by electromagnetic prospecting. Our study can provide constraints on electrical parameters of rocks for electromagnetic “sweet spot” exploration of shale gas, and so this has important geological significance to shale gas exploration and development. 相似文献
992.
土壤含盐量反演的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,开展对土壤含盐量定量提取的研究,通过对图像预处理、特征提取、建立BP神经网络模型(Back Propagation Network)等研究工作,探讨反演土壤含盐量的方法。研究结果表明:神经网络模型具有极强的线性和非线性拟合能力,模拟遥感影像特征与土壤盐分之间比较复杂的关系上有很大优势。研究结果不但为利用Hyperion数据反演土壤含盐量提供理论依据,而且还为其它地表参数的反演提供参考。 相似文献
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1000.